الذكاء الاصطناعي قد يساعد في تحديد الأطفال الذين قد يكونون مصابين بالتوحد
بوابة الذكاء الاصطناعي - وحدة المتابعة

أعلن باحثون عن تطوير نظام فحص باستخدام الذكاء الاصطناعي يُمكنه تحديد الأطفال الصغار الذين قد يكونون مصابين بالتوحد بدقة تصل إلى 80% للأطفال دون سن الثانية.
يُعتمد النظام على تقنية التعلم الآلي، ويقول الباحثون إنّه يُمكن أن يُقدم فوائد كبيرة. تقول الدكتورة كريستينا تاميمييس، المؤلفة المشاركة للدراسة من معهد كارولينسكا في السويد: “باستخدام نموذج الذكاء الاصطناعي، يُمكن استخدام المعلومات المتاحة وتحديد الأفراد الذين لديهم احتمال كبير للإصابة بالتوحد في وقت مبكر، بحيث يُمكنهم الحصول على تشخيص وعلاج مبكر.”
لكنّها أضافت: “أريد أن أؤكد أن الخوارزمية لا يُمكنها تشخيص التوحد، فإنّ هذا يجب أن يتم باستخدام الطرق السريرية القياسية.”
ليست هذه هي المرة الأولى التي يُحاول فيها الباحثون الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لفحص التوحد. فقد استخدم العلماء في دراسات سابقة هذه التقنية مع فحوصات شبكية العين للأطفال.
في مقال نُشر في مجلة Jama Network Open، تُفصّل تاميمييس وزملاؤها كيف استفادوا من بيانات من مبادرة بحثية أمريكية تُسمى دراسة Spark، التي تضم معلومات من 15,330 طفلًا تم تشخيصهم بالتوحد و 15,330 طفلًا غير مصابين بالتوحد.
يُصف الفريق كيف ركزوا على 28 مقياسًا يمكن الحصول عليها بسهولة قبل بلوغ الأطفال 24 شهرًا، بناءً على معلومات مُقدمة من الوالدين من استبيانات طبية وخلفية، مثل عمر أول ابتسامة.
ثمّ أنشأوا نماذج تعلم آلي بحثت عن أنماط مختلفة في مجموعات من هذه الميزات بين الأطفال المصابين بالتوحد وغير المصابين بالتوحد.
بعد استخدام البيانات لبناء وتعديل واختبار أربعة نماذج مختلفة، اختار الفريق النموذج الأكثر واعدة، واختبره على مجموعة بيانات إضافية من 11,936 مشاركًا كانت البيانات متاحة لهم حول نفس الميزات. بلغ إجمالي عدد المشاركين الذين تم تشخيصهم بالتوحد 10,476.
تُظهر النتائج أنّ النموذج حدّد بشكل صحيح 9,417 (78.9%) من المشاركين المصابين أو غير المصابين باضطراب طيف التوحد، مع دقة 78.5% للأطفال الذين تقل أعمارهم عن سنتين، و 84.2% للأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين سنتين وأربع سنوات، و 79.2% للأطفال الذين تتراوح أعمارهم بين أربع سنوات وعشر سنوات.
أظهر اختبار إضافي باستخدام مجموعة بيانات أخرى تضمّ 2,854 فردًا مصابًا بالتوحد أنّ النموذج حدّد بشكل صحيح 68% من هؤلاء الأفراد.
تقول تاميمييس: “كانت هذه مجموعة البيانات مجموعة بحثية أخرى تضمّ عائلات لديها طفل واحد فقط مصاب بالتوحد، وكانت بعض المعلمات مفقودة، لذلك كان الأداء أقل قليلاً، مما يُظهر أنّنا بحاجة إلى إجراء المزيد من التطوير.”
قال الباحثون إنّ المقاييس التي بدت الأكثر أهمية بشكل عام فيما يتعلق بتوقعات النموذج تضمنت مشاكل في تناول الطعام، وعمر أول بناء لجمل أطول، وعمر تحقيق التدريب على استخدام المرحاض، وعمر أول ابتسامة.
وأضاف الفريق أنّ تحليلًا إضافيًا، يقارن بين المشاركين الذين تم تحديدهم بشكل صحيح على أنّهم مصابون بالتوحد والمشاركين الذين تم تحديدهم بشكل غير صحيح على أنّهم غير مصابين بالتوحد، أشار إلى أنّ النموذج يميل إلى تحديد التوحد لدى الأفراد الذين يعانون من أعراض أكثر شدة ومشاكل تنموية أكثر عمومية.
ومع ذلك، حذّر بعض الخبراء من ضرورة توخي الحذر، مُشيرين إلى أنّ قدرة النموذج على تحديد الأشخاص غير المصابين بالتوحد بشكل صحيح كانت 80% فقط، مما يعني أنّ 20% تمّ تصنيفهم خطأً على أنّهم قد يكونون مصابين بالتوحد. كما لاحظوا أنّ الضغط من أجل التشخيص المبكر قد يكون مُشكلاً.
قالت البروفيسورة جيني راسل من جامعة إكستر إنّ ذلك يرجع إلى صعوبة معرفة أيّ من الأطفال الصغار قد يعاني من إعاقة خطيرة للغاية، ومن سيُصبح “مستعدًا” على الرغم من بداية بطيئة.
“توصيتي هي أنّ أقل من سنتين هو وقت مبكر جدًا لبدء تطبيق تسميات نفسية بناءً على بعض العلامات مثل سلوك الأكل”، قالت.
هذا المحتوى تم باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي